High-viscosity oil properties of the East Moldabek field


如何引用文章

全文:

详细

Large reserves of hard-to-recover oil belong to the category of high-viscosity, heavy oils. Despite the shallow depth of occurrence, there are technological difficulties in extracting these fluids to the surface. The properties of reservoir oil, which directly affect the oil recovery factor, have a key role for the production technology. The article considers an example of analysis and substantiation of the properties of high-viscosity oil from the chalk reservoir of the East Moldabek field.

全文:

受限制的访问

作者简介

B. Hasanov

ТОО «КМГ Инжиниринг»

Email: b.khassanov@niikmg.kz

генеральный директор (председатель Правления)

哈萨克斯坦, Нур-Султан

P. Guzhikov

DeGolyer and MacNaughton

Email: pguzhikov@demac.com

эксперт по пластовым флюидам

哈萨克斯坦, Нур-Султан

K. Kunzharikova

ТОО «КМГ Инжиниринг»

Email: k.kunzharikova@kmg.kz

руководитель сектора PVT, канд. техн. наук

哈萨克斯坦, Нур-Султан

N. Dukesov

ТОО «КМГ Инжиниринг»

Email: n.dukessova@niikmg.kz

руководитель сектора PVT, канд. техн. наук

哈萨克斯坦, Нур-Султан

G. Kokymbaeva

Атырауский филиал ТОО «КМГ Инжиниринг»

编辑信件的主要联系方式.
Email: kokymbayeva.g@llpcmg.kz

Старший инженер

哈萨克斯坦, Атырау

参考

  1. Dindoruk B., Christman P. PVT Properties and Viscosity Correlations for Gulf of Mexico Oils. – SPE Reservoir Evaluation & Engineering, 2004, №7 (06). https://doi.org/10.2118/89030-PA.
  2. Ghetto G., Villa M. Reliability Analysis on PVT Correlations. – European Petroleum Conference, Oct. 25–27, 1994, London, United Kingdom, 1994. https://doi.org/10.2118/28904-MS
  3. Kartoatmodjo T., Schmidt Z. New Correlations for Crude Oil Physical Properties. – Paper SPE 23556, 1991.
  4. Kartoatmodjo T., Schmidt Z. Large Data Bank Improves Crude Physical Property Correlations. – Oil & Gas Journal, July 4, 1994, p. 51–55.
  5. Standing B. A Pressure-Volume-Temperature Correlation for Mixtures of California Oils and Gases. – API 47-275,1947.
  6. Whitson C.H., Brulé M.R. Phase Behavior. – SPE Monograph, 2000, vol. 20, 233 p.
  7. Зиновьев А.М., Ольховская В.А., Коновалов В.В. и др. Исследование реологических свойств и особенностей фильтрации высоковязких нефтей Самарской области. – Вестник СамГТУ. Серия «Технические науки», 2013, №2 (38), c.197–205.
  8. Девликамов В.В., Хабибуллин З.А., Кабиров М.М. Аномальные нефти. – М., Недра, 1975, 168 c.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1

下载 (1MB)
索引源数据
3. Fig. 2

下载 (1MB)
索引源数据
4. Fig. 3

下载 (1010KB)
索引源数据
5. Fig. 4

下载 (970KB)
索引源数据
6. Fig. 5

下载 (890KB)
索引源数据
7. Fig. 6

下载 (973KB)
索引源数据
8. Fig. 7

下载 (1003KB)
索引源数据

版权所有 © Hasanov B.K., Guzhikov P.A., Kunzharikova K.M., Dukesov N.K., Kokymbaeva G.Z., 2021

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».